Khoản nợ khổng lồ để nuôi cuộc đua AI
Các tập đoàn công nghệ lớn đang bước vào giai đoạn đầu tư mạnh nhất từ trước đến nay để xây dựng hạ tầng AI. Đổi lại, bảng cân đối kế toán của họ cũng ngày càng "phình to" bởi các khoản nợ, đặt ra câu hỏi liệu thị trường vốn có thể tiếp tục tài trợ cho cuộc đua này trong bao lâu.
Theo dữ liệu Bloomberg, 5 tập đoàn công nghệ chi tiêu lớn nhất cho trung tâm dữ liệu AI tại Mỹ gồm Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft và Oracle đã tăng thêm khoảng 350 tỷ USD nghĩa vụ nợ trong 5 năm qua. Đây đều là các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây quy mô lớn (hyperscaler), vận hành mạng lưới trung tâm dữ liệu trên toàn cầu.
Barclays dự báo riêng trong năm nay, nhóm doanh nghiệp này có thể chi tới 725 tỷ USD, chủ yếu để xây dựng trung tâm dữ liệu và mua chip AI. Tổng giá trị phát hành trái phiếu cũng có thể vượt 200 tỷ USD, bên cạnh việc sử dụng nguồn tiền mặt hiện có và các hình thức tài trợ khác.
Các doanh nghiệp đặt cược rằng AI sẽ tạo ra nguồn doanh thu đủ lớn để bù đắp chi phí đầu tư và lãi vay. Chính kỳ vọng này đã giúp các đợt phát hành trái phiếu của Big Tech liên tục thu hút dòng tiền trong thời gian qua. Tuy nhiên, theo Bloomberg, dấu hiệu thận trọng đã bắt đầu xuất hiện khi đợt phát hành trái phiếu trị giá 25 tỷ USD gần đây của Amazon nhận được sự đón nhận kém sôi động hơn các lần trước.
AI đang làm thay đổi mô hình tài chính của Big Tech
Khả năng hấp thụ nợ của các doanh nghiệp cũng đang có sự phân hóa.
Alphabet vẫn tạo ra lượng tiền mặt rất lớn nên áp lực lãi vay chưa đáng kể. Năm ngoái, tổng chi phí lãi vay của 5 tập đoàn công nghệ lớn vượt 10 tỷ USD, gấp hơn hai lần năm 2019, nhưng vẫn thấp hơn nhiều so với dòng tiền tự do mà Alphabet tạo ra.
Ngược lại, Amazon ghi nhận dòng tiền tự do âm trong quý kết thúc ngày 31/3, trong khi Oracle chịu áp lực lớn hơn khi liên tục mở rộng đầu tư AI. Ngày 9/7, S&P Global Ratings hạ xếp hạng tín nhiệm dài hạn của Oracle xuống BBB-, mức thấp nhất trong nhóm đầu tư, do lo ngại rủi ro tín dụng gia tăng. S&P ước tính hoạt động kinh doanh của Oracle có thể tiêu tốn khoảng 42 tỷ USD tiền mặt trong năm tài chính 2027.
Theo các chuyên gia, AI đang làm thay đổi mô hình tài chính của các tập đoàn công nghệ. Nếu trước đây các doanh nghiệp phần mềm nổi tiếng với biên lợi nhuận cao và ít phải đầu tư tài sản cố định, thì nay họ phải chi hàng trăm tỷ USD để xây dựng trung tâm dữ liệu, mua GPU và phát triển hạ tầng điện, làm mát.
Ông Gil Luria, chuyên gia phân tích tại DA Davidson & Co., nhận định, bản chất hoạt động của các doanh nghiệp này đang thay đổi rất nhanh, khiến dòng tiền chịu áp lực lớn hơn. Dù vậy, ban lãnh đạo các tập đoàn vẫn tin rằng nhu cầu AI đủ lớn để mang lại lợi nhuận trong dài hạn.
CEO Amazon Andy Jassy cho biết, công ty có "niềm tin rất cao" vào khả năng thu hồi vốn từ các khoản đầu tư AI nhờ nhu cầu mạnh mẽ đối với Amazon Web Services. Trong khi đó, CEO Meta Mark Zuckerberg cho rằng nhu cầu về năng lực tính toán AI vẫn vượt xa nguồn cung, nên việc tiếp tục mở rộng hạ tầng là quyết định hợp lý.
Tuy nhiên, sự thận trọng đã bắt đầu phản ánh trên thị trường chứng khoán. Nhà đầu tư không chỉ quan tâm các doanh nghiệp có duy trì được tốc độ mở rộng hạ tầng hay không, mà còn chú ý đến cách họ tài trợ vốn và thời điểm những khoản đầu tư này bắt đầu mang lại lợi nhuận.
Bài học từ Intel
Làn sóng đầu tư AI cũng khiến nhiều chuyên gia nhớ tới Intel, doanh nghiệp từng thống trị ngành bán dẫn nhưng dần đánh mất vị thế sau khi bỏ lỡ xu hướng chip AI.
Trong nhiều năm, Intel tích lũy lượng nợ lớn để chi trả cổ tức, mua lại cổ phiếu, thực hiện các thương vụ thâu tóm và mở rộng sản xuất. Tuy nhiên, việc chậm thích ứng với xu hướng AI khiến công ty mất dần thị phần vào tay Nvidia, doanh thu suy giảm và liên tiếp thua lỗ.
Khi CEO Lip-Bu Tan tiếp quản Intel năm 2025, một trong những ưu tiên là tái cấu trúc bảng cân đối kế toán nhằm củng cố niềm tin của thị trường. Intel sau đó phải dựa vào các chương trình hỗ trợ của Chính phủ Mỹ cùng nguồn vốn đầu tư từ các đối tác để duy trì hoạt động.
Theo giới phân tích, Intel là minh chứng cho thấy ngay cả một doanh nghiệp công nghệ hàng đầu cũng có thể gặp khó khăn nếu vừa gánh nợ lớn vừa bỏ lỡ bước ngoặt công nghệ.
Dù vậy, ông Gil Luria cho rằng các "hyperscaler" hiện chưa rơi vào tình trạng tương tự Intel. Theo ông, quy mô nợ hiện nay vẫn nằm trong khả năng kiểm soát. Thách thức lớn nhất không phải là vay bao nhiêu, mà là khả năng biến hàng trăm tỷ USD đầu tư cho AI hôm nay thành nguồn lợi nhuận bền vững trong tương lai.
